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龙图腾网获悉思必驰科技股份有限公司申请的专利意图预测模型的训练方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114358019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111664528.5，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权意图预测模型的训练方法及系统是由徐华;周易华设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本意图预测模型的训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种意图预测模型的训练方法。该方法包括：意图预测模型接收训练数据，判断训练数据是否满足预设训练标准；当满足预设训练标准时，基于BERT确定训练数据的真样本，与生成器生成的第一假样本，至少对判别器的参数进行训练，以使判别器区分所有样本的意图类别；利用生成器输出的第二假样本，对生成器的参数进行训练，以生成判别器无法预测的假样本；重复对判别器与生成器进行对抗训练，直至意图预测模型收敛。本发明实施例还提供一种意图预测模型的训练系统。本发明实施例可以减少人工处理数据集的成本，在用户未能很好的提供模型训练所需要的空样本的时候，可以更好地利用用户所提供的数据集，不需要对数据集进行较为复杂的处理。

本发明授权意图预测模型的训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种意图预测模型的训练方法，包括： 所述意图预测模型接收训练数据，判断所述训练数据是否满足预设训练标准，其中，所述意图预测模型包括：生成器、BERT、判别器； 当空样本数量满足标准时，基于所述BERT确定所述训练数据的真样本，与所述生成器生成的第一假样本，至少对所述判别器的参数进行训练，以使所述判别器区分所有样本的意图类别，用于降低所述判别器的损失，利用所述生成器输出的第二假样本，对所述生成器的参数进行训练，以生成所述判别器无法预测的假样本，用于提高所述判别器的损失，重复对所述判别器与所述生成器进行预训练微调的对抗训练，直至所述意图预测模型收敛； 当空样本数量不满足标准时，将条件生成对抗网络与BERT结合，仅让所述生成器生成所述空样本及对应的标签，基于所述真样本、所述空样本、对应的标签，与所述生成器生成的所述第一假样本，至少对所述判别器的参数进行训练，以使所述判别器区分所有样本的意图类别，用于降低所述判别器的损失，利用所述生成器输出的第二假样本，对所述生成器的参数进行训练，以生成所述判别器无法预测的假样本，用于提高所述判别器的损失，重复对所述判别器与所述生成器进行条件生成对抗网络的对抗训练，直至所述意图预测模型收敛。

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